2021年1月11日
| 【セミナー開催のご案内】IoT技術と人工知能によるヒューマンエラー対策 9月19日開催 主催：(株)シーエムシー・リサーチ |
| ヒューマンエラー予兆検知を深層学習とIoT技術で！ |
| 先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： http://cmcre.com/ ）では、 人工知能やIoT関連のセミナーを行っておりますが、 このたび「IoT技術と人工知能によるヒューマンエラー対策」と題するセミナーを、 講師に 梶原祐輔 氏 （立命館大学 情報理工学部 情報システム学科 助教）をお迎えし、 2017年9月19日（火）13:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階503会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：42,000円（税込）、 弊社メルマガ会員：39,000円（税込）、 アカデミック価格は35,000円となっております（受講料には昼食代・資料代を含みます）。 セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ http://cmcre.com/archives/28981/ ）で受け付けております。 質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。 |
| 本セミナーでは、 深層学習とIoT技術によるヒューマンエラー予兆検知の有用性と必要性について触れ、 これらを導入し、 活用するための留意点について解説するとともに、 質疑応答を通して理解を深めます。 本セミナーを受講することで、 ヒューマンエラー予兆検知などの機械学習を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。 1）セミナーテーマ及び開催日時 テーマ：IoT技術と人工知能によるヒューマンエラー対策 開催日時：2017年9月19日（火）13:30～16:30 会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 503会議室 〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21 参 加 費：42,000円（税込） ※ 資料代含 ＊ メルマガ登録者は 39,000円（税込） ＊ アカデミック価格は 35,000円（税込） 講 師： 梶原祐輔 氏 / 立命館大学 情報理工学部 情報システム学科 助教 2）申し込み方法 シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ http://cmcre.com/archives/28981/ ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。 3）セミナープログラムの紹介 1 生産工程におけるヒューマンエラー 1.1 ヒューマンエラーの発生 1.2 現状のヒューマンエラー対策とその問題点 1.3 人工知能によるSafetyIIの実現 2 Working Rhythmの乱れ 2.1 単調作業とその状態遷移の種類 2.2 ワーキングメモリと注意 2.3 自動的処理と意識的処理 2.4 注意と行動の制御 2.5 作業者の動きの取得 2.6 フーリエ変換による周期的な動きの取得 2.7 DTWによる過去作業との類似度の算出 3 パターン認識 3.1 パターン認識とは 3.2 観測信号の取得 3.3 センサの種類 3.4 時間分解能と空間分解能 3.5 特徴空間とその学習 3.6 汎化と過剰適合 3.7 汎化能力の評価 3.8 パターン認識精度向上に向けて 3.9 単純パーセプトロン 3.10 多層パーセプトロン 3.11 深層学習 3.12 集団学習 4 深層学習によるヒューマンエラー予兆検知 4.1 ヒューマンエラー予兆の検知とその確信度 4.2 分類不能領域の設定 4.3 人工知能と作業者の協同 4.4 ヒューマンエラー予兆の検知とその結果 5 ヒューマンエラー予兆が表れる部位 5.1 K-means法による作業者のタイプ分類 5.2 最適なクラスタ数の設定 5.3 タイプ分類とその結果 4）講師のご紹介 梶原祐輔 氏 / 立命館大学 情報理工学部 情報システム学科 助教 【講師経歴】 2009年3月 東京電機大学 理工学部 情報システム工学科卒業 2011年3月 金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報工学専攻 博士課程前期課程修了 2013年3月 金沢大学大学院 自然科学研究科 電子情報科学専攻 博士課程後期課程修了 2013年4月 立命館大学情報理工学部助教、 現在に至る。 5）セミナー対象者や特典について ★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。 ★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。 ●セミナー対象者 企業の研究開発、 工場の生産管理、 IT関連ご担当者 ●セミナーで得られる知識 機械学習の基礎とその活用方法、 認知心理学の基礎とその活用方法、 機械学習による単調作業におけるヒューマンエラー予兆検知 ☆詳細とお申し込みはこちらから↓ http://cmcre.com/archives/28981/ 以上 |